Q46 — AWS SAP-C02 第2章

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Q196. 一家公司在 AWS Cloud 中运行一个处理引擎。该引擎处理来自物流中心的环境数据以计算可持续性指数。该公司在遍布欧洲的物流中心有数百万台设备。设备通过 RESTful API 向处理引擎发送信息。 API 经历不可预测的流量突发。该公司必须实施一个解决方案来处理设备发送到处理引擎的所有数据。数据丢失是不可接受的。 哪种解决方案能满足这些要求？

• A. 为 RESTful API 创建 Application Load Balancer (ALB)。创建一个 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列。为 ALB 创建监听器和目标组。将 SQS 队列添加为目标。使用在 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 中以 Fargate 启动类型运行的容器来处理队列中的消息
• B. 创建一个实现 RESTful API 的 Amazon API Gateway HTTP API。创建一个 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列。创建一个与 SQS 队列的 API Gateway 服务集成。创建一个 AWS Lambda 函数来处理 SQS 队列中的消息 ✓
• C. 创建一个实现 RESTful API 的 Amazon API Gateway REST API。在 Auto Scaling 组中创建 Amazon EC2 实例队列。创建一个 API Gateway Auto Scaling 组代理集成。使用 EC2 实例处理传入数据
• D. 为 RESTful API 创建 Amazon CloudFront 分配。在 Amazon Kinesis Data Streams 中创建数据流。将数据流设置为分配的源。创建一个 AWS Lambda 函数来消费和处理数据流中的数据

正确答案: B. 创建一个实现 RESTful API 的 Amazon API Gateway HTTP API。创建一个 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列。创建一个与 SQS 队列的 API Gateway 服务集成。创建一个 AWS Lambda 函数来处理 SQS 队列中的消息

解析

选项 A 涉及为 RESTful API 创建 ALB 并将 SQS 队列添加为目标。但此选项不提供处理队列中消息的自动化方式。选项 C 涉及创建 EC2 Auto Scaling 组通过 API Gateway 代理集成处理传入数据，但管理 EC2 实例需要更多管理开销。选项 D 涉及为 RESTful API 创建 CloudFront 分配并从 Kinesis 数据流使用 Lambda 函数消费数据，可能复杂且昂贵。 选项 B 涉及创建实现 RESTful API 的 API Gateway HTTP API 和 SQS 队列。API Gateway 服务集成可用于将传入数据发送到 SQS 队列。然后 AWS Lambda 函数可用于处理队列中的消息。此解决方案可扩展且经济高效，能够处理不可预测的流量突发，同时确保不丢失数据。